衡量模型及检验

1.衡量模型

借鉴Wurgler（2000）^[14]和岳书敬（2011）^[15]的方法，采用模型（5.1）衡量中国工业低碳发展中金融的资本配置效率：

式（5.1）中，i为行业编号，t为年份，IV为行业固定资本投资。令IVRi，t＝IVi，t／IVi，t－1表示行业固定资本投资的变动；TFP为考虑了能源和碳排放因素的低碳全要素生产率，由于低碳SML指数为考虑了能源和碳排放因素的低碳全要素生产率变化率，则有SM Li，t＝TF Pi，t／TFPi，t－1，表示行业相对于上一年低碳全要素生产率的变化；ψ为投资反映系数，表示各行业资本的追加或撤出对行业低碳生产率变化的弹性水平。当ψ＞0时，表示金融的低碳资本配置效率较高，即低碳生产率较高行业有更多资金流入；当ψ＜0时，表示工业低碳发展中金融体系存在“高污染、高能耗、高排放”行业导向倾向，其低碳资本配置效率很差，存在低碳资本错配，表现为某行业的低碳趋势相对提升时，反而出现资金撤出增加现象；当ψ＝0时，表示金融体系引导的资金投向与工业低碳技术效率、低碳技术进步水平等低碳变量的改善无关。

2.面板数据的单位根检验与协整检验

本书基于1995—2009年中国工业面板数据分别分析高、低排放强度行业低碳发展中金融的资本配置效率，表5.4给出了各变量的描述性统计。

表5.4　主要变量的描述性统计

资料来源：笔者根据《中国统计年鉴》数据计算和整理。

为考察长期均衡效果，首先必须考虑各个变量的平稳性。面板模型研究的是跨截面时间序列问题，为了避免伪回归，在回归分析之前先进行单位根检验。本书使用三种单位根检验方法对各个变量原序列及其一阶差分序列进行检验，以保证变量的平稳性，结果如表5.5所示。根据检验结果，可知原序列不能全部拒绝存在单位根的原假设，对原序列进行一阶差分后，全部样本可在1%误差范围拒绝其存在单位根的假设，检验结果为平稳序列。

表5.5　中国工业全样本数据面板单位根检验

注：①回归系数括号内为t统计量；②＊＊＊表示1%水平显著，＊＊表示5%水平显著，＊表示10%水平显著。

表5.6面板协整的检验结果可以得到，高、低碳排放强度行业的ADF统计量在5%的置信水平下检验显著，行业资本流入变量和行业低碳生产率变量有协整关系，存在长期均衡关系，因此模型（5.1）的设定是正确的。

表5.6　Kao面板协整检验结果

注：①＊＊＊表示1%水平显著，＊＊表示5%水平显著，＊表示10%水平显著。